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World File Search System流动网络
人工智能健康中心将在校园生物技术开放
卫生与流动性部（DSM）卫生与流动部（DSM）的日内瓦州确保了适应日内瓦人口需求的高性能健康政策和运输基础设施。在医疗保健领域，DSM监视通过确保有效的服务并响应不断变化的人群需求，可以监视获得优质护理和卫生系统的绩效。在流动性方面，该部门起草并实施了州策略，以确保每个人的最佳运输条件。它计划，构建，运营和维护州流动网络，以确保所有旅行旅行的流动性，可及性和安全性。通过这些任务，DSM在创建适合当今和明天挑战的生活质量框架方面发挥了作用。
进化引导的生成流网络
生成流动网络（GFLOWNETS）是一个概率生成模型的家族，它们学会了与奖励成正比的组成对象进行采样。Gflownets的一个重大挑战是在处理长期视野和稀疏奖励时有效地训练它们。为了解决这个问题，我们提出了进化引导的生成流网络（EGFN），这是使用进化算法（EA）对Gflownets训练的简单但强大的增强。我们的方法可以通过使用EA训练一组代理参数，将所得的轨迹存储在优先级的重播缓冲液中，然后使用存储轨迹训练GFLOWNETS代理。我们对广泛的玩具和现实世界的基准任务进行了彻底的调查，以显示我们方法在处理长轨迹和稀疏奖励方面的有效性。
数字汇款的经济赋权
创造了障碍，许多汇款机构正在进行创新以提供更好的解决方案。这些创新中的关键是数字汇款，它为汇款带来了电子商务的优势。这些数字化汇款在整个疫情期间已被证明是不可或缺的，因为亲自前往办公室并使用现金变得更加困难。数字汇款经常利用一些较新的资金流动网络和功能，除了比传统汇款更快、更透明之外，数字汇款还更实惠、更安全。下图来自世界银行的数据，显示了过去 5 年（使用第一季度数据）跟踪的 4 种支付发起方式的 200 美元汇款的平均成本。数字说明了一切。在所跟踪的支付方式中，只有卡发起的汇款的平均成本低于 5%，并且只有卡成本在过去 5 个第一季度 3 中下降，并且目前有望在未来几年内达到联合国 3% 的成本目标 4。
船长脱皮的沿海环境中可再生能源环境的IUAVES
为什么威尼斯大学威尼斯大学是一个极其多样和精致的生态系统的核心。它在国际上被认为是对气候变化的弹性范式。因此，在“环境和土地工程”（部长级学位法规LM-35）领域举办创新的硕士学位课程“在沿海环境中可再生工程能源”的理想城市，由Universitàiuavdi Venezia提供，以培训能够使沿海环境免受环境威胁保护沿海环境的工程师。该硕士学位是与同时位于威尼斯的国家研究委员会（CNR）的海洋科学研究所（ISMAR）合作的，以通过实验丰富教学计划，以及最先进的研究所使用的计算和仿真工具。在周围的环境中，学生可以探索具有高环境价值的沿海和海洋地点，并进行与所涵盖的主题直接相关的实验活动。此外，在领土规划和景观中，委内兹大学的学术传统显然区分了研究计划，该计划将硬科学与景观研究和环境干预的社会可接受性相结合。学生还可以从建立的学生流动网络中受益。
COVID-19 传播案例研究
新冠疫情大流行的后果对少数族裔群体和经济贫困社区产生了更严重的后果。这种差异可以用多种因素来解释，包括获得医疗保健的机会不平等，以及低收入群体因工作或社会义务而无法减少流动性。此外，研究发现，老年人更容易出现严重症状，这主要是由于与年龄相关的健康原因。因此，调整疫苗分发策略以考虑一系列人口统计数据对于解决这些差异至关重要。在本研究中，我们提出了一种新方法，该方法利用流动网络上的影响力最大化 (IM) 来制定包含人口公平性的疫苗接种策略。通过考虑种族、社会地位、年龄和相关风险因素等因素，我们旨在优化疫苗分配，以同时针对一个或多个受保护属性实现各种公平定义。通过对美国三大都市地区的 Covid-19 传播进行的广泛实验，我们证明了我们提出的方法在减少疾病传播和促进疫苗分配公平方面的有效性。
GFLOWNET廉价奖励
生成流动网络（GFLOWNETS）最近出现了一类生成模型，是通过从非均衡奖励分布中学习来生成多样化和高质量分子结构的合适框架。以前朝这个方向的工作通常通过使用预定义的分子碎片作为构建块来限制探索，从而限制了可以访问的化学空间。在这项工作中，我们引入了原子Gflownets（A-GFNS），这是一种基本生成模型，利用单个原子作为基础，以更全面地探索类似药物的化学空间。我们使用离线药物样分子数据集提出了一种无监督的预训练方法，该方法在廉价但信息丰富的分子描述符上（例如药物类似性，拓扑极性表面积和合成可及性得分）对A-GFN进行了评论。这些特性是代理奖励，将A-GFN引导到具有理想的药理特性的化学空间区域。我们通过实施目标的微调过程来进一步进一步，该过程适应A-GFN以优化特定目标属性。在这项工作中，我们在锌15离线数据集上预认识了A-GFN，并采用了强大的评估指标来显示与药物设计中其他相关基线方法相比，我们的方法的有效性。